Optimasi Akurasi Sentimen Komentar Xiaomi SU7 di YouTube Menggunakan Naive Bayes dan Chi-Square

Abstract

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis sentimen komentar mengenai produk Xiaomi SU7 pada platform YouTube dengan menggunakan metode Naive Bayes dan Chi-square. Pemilihan topik ini didasarkan pada pentingnya memahami persepsi konsumen terhadap merek di pasar digital. Metode penelitian ini melibatkan proses crawling dataset, pelabelan dataset, preprocessing, dan penggunaan metode SMOTE untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa  akurasi sebesar 76,1% dicapai dengan menggunakan model naïve Bayes dan akurasi sebesar 78,5% dicapai untuk model naïve Bayes dengan pemilihan fitur chi-kuadrat, sehingga disimpulkan bahwa; Model Naive Bayes dapat meningkatkan akurasi prediksi sentimen sebesar 2,4%. Hasil ini memberikan wawasan berharga mengenai analisis sentimen konsumen terkait produk digital.